过去二十年，数字营销几乎始终围绕"搜索"展开。"无论是 SEO、SEM，还是信息流广告，本质上都是 围绕用户主动寻找信息的那一刻展开竞争。品牌争夺的是入口、排序与点击率，是在既定的信息架构中 争取更高的曝光效率。但生成式 AI 改变了这一切。"Frank 说道。 如果说 2024 年是生成式 AI 进入大众视野的一年，那么 2025 年，则是 AI 真正开始改写营销底层逻辑 的一年。 从 ChatGPT、豆包、元宝等生成式产品的迅速普及，到"搜索"这一数字营销最古老、最稳定的基石被重 塑，从企业内部将 AI 视为"效率工具"，到开始意识到品牌必须主动嵌入 AI 所创造的新信息体系之中 ——营销行业，正在经历一次范式级的迁移。 在这一过程中，一个新概念被频繁提及：GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）。 它不再围绕"排名"，而是围绕"被 AI 选择、被 AI 引用、被 AI 信任"；不再是战术层面的流量技巧，而 是品牌在 AI 信息世界中的"存在方式"。 在年终节点，我们专访了艾加营销集团元力科技首席战略官 Frank。他长期研究 AI 对信息获取、品牌 认知与营 ...

核心观点 - 生成式AI正从依赖单一算力供应商的“算力飞轮”阶段，演进为“多极大模型生态”与“全栈Agent化”并行的新阶段 这标志着底层算力架构、上层模型格局以及应用层生产力工具均发生结构性重塑 [3][22] 算力与大模型格局 - **算力体系从单一走向多元**：从2024到2025年，算力体系从“单一GPU体系”转向多架构并行 预计到2026年，NVIDIA通过Blackwell/Rubin、GB200继续提升算力与互联能力 同时，AMD Instinct、谷歌TPU、亚马逊Trainium及中国自研加速芯片通过技术和市场博弈，推动全球芯片市场结构性重塑 [3][22] - **大模型格局呈多极化**：OpenAI、Gemini、Anthropic在多模态、长上下文、Agent工作流等方向保持领先探索优势 DeepSeek、Qwen、kimi、豆包、文心等则在成本、开源、本地化与行业定制上形成差异化竞争 [3][23] - **企业采购策略变化**：企业侧开始根据“算力成本 + 模型能力 + 数据资产”进行组合采购与多云部署 [3][23] AI服务器互联架构 - **互联架构升级**：从“板内PCIe+铜缆”迈向整仓级光互联与可重构网络 NVIDIA通过NVLink/NVSwitch将单柜72卡GPU构建为高度耦合、近似“逻辑大GPU”的计算单元，并探索硅光与CPO [4][24][25] - **开放互联方案兴起**：超大规模云厂商加速采用Ultra Ethernet、UALink、CXL 3.0 +SuperNIC等方案，分别解决Scale-out、Scale-up、内存及IO解构等不同瓶颈 [4][25] - **光电分工重塑**：光承担中长距承载与拓扑重构，电聚焦近距互连与协议处理 谷歌将OCS封装为高性能网络服务 [4][25] - **速率与散热演进**：800G为主流速率，1.6T有望在2026年加速渗透 AI数据中心液冷渗透率预计将从2024年的约14%快速提升到2025年的30%+ [4][25] AI存储超级周期 - **全品类存储进入高景气周期**：AI服务器迈向“算力+存力+带宽”架构，带动存储产业 [4][27] - **HBM**：12-Hi HBM3e成为Blackwell主力 HBM4有望在2026年后引入16-Hi堆叠 [5][28] - **GDDR7 & LPDDR6**：推理GPU、AI工作站及端侧设备进入带宽升级周期 [5][29] - **DDR5 & CXL**：服务器迁移至DDR5、单机容量提升 CXL商用打破CPU通道限制 [5][30] - **NAND/QLC eSSD**：向量数据库与多模态训练数据湖驱动QLC企业级SSD加速替代近线HDD，支撑NAND量价稳健增长 [5][31] 多模态与视频生成进入生产级 - **视频生成模型成熟**：谷歌Veo 3.1支持1080p高质量视频与原生音频，推理成本显著下降 快手的可灵O1以统一多模态底座实现文本驱动的生成与视频编辑一体化，强化多镜头一致性 [7][32][33] - **应用场景落地**：类似Veo 3.1与Kling的组合已经开始在广告、短剧、游戏过场中承担部分“生产角色”，重塑影视、自媒体与广告电商等内容供应链 [7][33] AI Agent商用化与生产力度量 - **AI Agent进入可度量商业化阶段**：Cursor在2025年11月年化收入突破10亿美元 Salesforce Agentforce + Data 360 ARR接近14亿美元，其中Agentforce单独ARR超5亿美元，同比增长超300% AI Agent从试用转入“订阅+席位扩容”阶段 [8] - **数据云与安全基础设施受益**：Snowflake FY26 Q3产品收入11.6亿美元，同比增长29%，其Agentic AI上线首月吸引1,200家客户试用 Datadog通过LLM Observability、Agent监控等成为企业运行大模型/Agent的“安全网”，驱动ARPU提升 [8] 应用层：广告、游戏与自动化重构 - **广告投放流程重塑**：Meta Advantage+、Google Ads生成式创意与AppLovin Axon 2.x重塑广告投放流程 AI大幅降低游戏与内容制作成本 [9] - **游戏行业焕发新生**：2025年前三季度游戏公司收入流水表现亮眼 腾讯的《三角洲行动》、网易的《第五人格》和《永劫无间》等代表产品拉动业绩增长 利润侧费用管控效果显著，新游上线未大幅拉动销售费用增长 2026年产品储备充分，AI在制作、营销、玩法等环节持续赋能 [9] - **端侧AI演进**：生成式AI和端侧模型能力提升，正推动智能终端从“硬件堆料”向“AI原生入口”演进 [9] 影视行业 - **2026年内容储备充足**：部分影视公司已储备较为充足的2026年影片pipeline，涵盖商业大片、系列化作品及多元题材，内容供给确定性和可持续性增强 [9][11] - **AI赋能创作**：图片及视频生成模型持续成熟，AI正逐步渗透至概念设计、分镜制作、特效生成与后期剪辑等核心环节 AI漫剧在降低制作成本、缩短生产周期方面已有所验证 [11] - **商业模式IP化**：影视内容正加速向IP化、系列化与生态化演进，部分核心IP已实现跨电影、剧集、动画、衍生品及线下场景的多元商业化 [11] 出版行业 - **估值与股息优势**：板块整体PE处于历史低位，叠加教材教辅业务的刚需属性，构筑安全垫 出版企业账期较好且资本开支极低，普遍具备长期维持稳定股息率的能力 [12] 港美股行情复盘与投资主线 - **2025年美股走势**：纳斯达克综指全年录得22%的年度涨幅 谷歌（+70%）与英伟达（+32%）显著跑赢大盘，成为核心动能 [38][40][41] - **2025年港股走势**：恒生科技指数录得30%的年度涨幅 阿里巴巴（+95%）、快手（+73%）、百度（+50%）、腾讯（+48%）及哔哩哔哩（+48%）显著跑赢大盘 [61][64] - **投资主线一：高确定性的CSP厂商及产业链**：算力供需存在结构性错配，头部云服务提供商（CSP）凭借巨额资本开支和供应链议价权构建高壁垒 从现金流看，主要CSP厂商OCF/CapEx占比处于50%-80%健康水位 云业务收入与CapEx投入能见度高，如微软与OpenAI签下2500亿美元订单，AWS与OpenAI签署380亿美元协议 [87][88][90][94][97] - **投资主线二：多模态AI应用元年**：2025年是关键年份，谷歌、OpenAI等密集推出具备商业落地能力的迭代版本，如Veo 3、Sora2等，推动视频生成进入生产级 [104]

GPT-4o 上半年带来的那波热度，不仅让奥特曼感受到了 GPU 融化的气息，也让生图、理解视觉几乎变成了所有大模型的标配卖点。 但到了今年下半年，真正刷足存在感的却是那根「香蕉」：Nano Banana。 为了抢回头把交椅，OpenAI 今天正式推出了最新图像视觉模型 GPT-Image-1.5。这也是继 GPT-5.2 之后，OpenAI 红色警报计划中又一记重拳。 省流版如下： 指令执行更准确 编辑更精确 细节保留更完整 比之前快 4 倍 告别「抽卡」玄学，编辑细节能力拉满 最后只保留狗，把画面放入一场 OpenAI 的直播中…… GPT-Image-1.5 最大的升级点在于「精准编辑」。 以前用 AI 改图，简直像碰上了一个听不懂人话的「托尼老师」，你只想修修刘海，它反手就给你剃了个光头。现在，模型终于听懂了人话。你改哪里， 它就动哪里。 光线、构图、人物特征，在输入、输出和后续编辑的闭环都能保持一致性。 听起来很抽象？看看官方给出的示例。 将两个男性和一只狗合成到一张 2000 年代胶片风格的儿童生日派对照片中 → 添加背景中吵闹投掷东西的孩子们 → 将左边的男人改为复古手绘风格，把狗变成毛绒玩具风 ...

核心观点 - 报告围绕AIEQ、ProPicks、QRFT三类代表性AI资管产品开展复盘对照，探讨AI能否为投资者带来超额收益[2] - 海外AI资管产品总体提质增效但不宜过度“神化”：AIEQ长期跑输SPY，ProPicks在科技顺风期收益突出但复现难度高，QRFT长期与标普接近更偏窄幅增强[2] - AI更可靠的价值在于提升信息处理效率与投研流程标准化，而非保证持续战胜指数；判断产品应优先看长期相对基准净超额、费率与换手后收益是否成立、信号与业绩是否可复盘验证[2] AI驱动型资产管理：进展与案例 - 投资决策机制发生根本性范式转移，从传统量化投资转向AI驱动型资产管理[3] - 新一代AI选股策略采用深度学习、强化学习及自然语言处理技术，具备从海量噪音中“涌现”新规则的能力[4] AIEQ ETF介绍 - AIEQ是全球首只完全由AI系统主动管理的ETF，2017年10月17日成立，底层框架由EquBot LLC开发，IBM Watson提供算力与NLP支撑[5] - 模型每天处理数百万份非结构化文本，动态优化生成30-200只股票组合，目标是通过情绪因子与基本面指标融合捕捉超额收益[5] - 截至2025年11月21日，AIEQ自成立以来累计回报率净资产为107.34%，收盘价为106.15%[8] AIEQ实盘绩效深度剖析 - 2025年初至今（YTD）回报率约9.38%，同期标普500指数（SPY）回报率约12.45%，跑输市场基准约3个百分点[10] - 长期表现劣势明显：1年期回报约+6.15% vs SPY +11.00%；5年期累计回报约+33.85% vs SPY +85.61%；自成立以来总回报显著落后被动指数[13] - 年换手率高达1159%，极高换手频率导致买卖价差和市场冲击成本严重侵蚀基金净值[16] - 资产管理规模（AUM）维持在1.14亿至1.17亿美元之间，规模增长停滞；费率0.75%显著高于SPY的0.09%[16][20] Investing ProPicks——人机协同信号订阅服务 - ProPicks代表AI参与投资的SaaS模式，利用超过25年历史金融数据及50余项财务指标，通过AI算法生成选股名单[21] - Tech Titans策略自2023年10月上线至2025年11月24日累计回报率98.7%，超越同期标普500收益率43.7%，获得约55%超额收益[25] - 策略成功捕捉多只牛股：Super Micro Computer持有期收益+185.8%，Micro Strategy持有期收益+94.9%[26][33] - 超额收益源于嵌入基本面约束的量化择时框架，自上而下贯穿“算力—能源—应用”配置链条；等权重构建组合弱化对超大市值龙头被动拥挤交易[34][35] ProPicks订阅型AI策略费用与复现难点 - 订阅年费约9-14美元/月，对小资金投资者成本占比高（如2000美元本金年费占6%），但对5万美元以上资金成本仅0.24%[36] - 执行风险高：信号发布与实际下单存在时间差，高Beta标的价格跳空可能导致5%-10%滑点；投资者行为偏差使实际收益率低于理论表现[37] - 业绩披露缺乏统一标准，信息不对称远高于公募ETF[37] AI增强型美国大盘股ETF——QRFT - QRFT核心通过AI优化传统因子投资框架，每月重新评估质量、规模、价值、动量、低波动五个因子有效性[38][39] - 投资框架采用贝叶斯神经网络，预测股票未来四周相对收益优势，年化换手率267%，形成“AI驱动、人工风控”制衡机制[43] - 实盘绩效长期略优指数：2025年YTD收益率略优于标普500；5年年化收益约+14.9% vs 标普500约+14.5%；自成立以来年化回报与标普500相似[45] - 风格高灵活性：2019-2020年捕捉居家办公概念股动量，总回报+40.1%跑赢标普+18.4%；2021年回报率21.8%落后于标普28.7%；2022年回撤-22.54%逊于标普[47] QRFT AI赋能产品测评 - 极高换手率（2024年267%）接近中频量化交易，平均持有时间约4.5个月；费率0.75%设定高业绩门槛，需每年跑赢标普500至少0.72%才能获得相同净回报[48] - 净资产规模仅1000万至1500万美元，面临清盘危险；日均成交量约3000-4000股，流动性差可能导致成交价格大幅偏离净值[48]

公司AI战略布局 - 公司推出基于“金融顾问、家庭医生、养老管家”愿景的三大AI服务矩阵：AI超级客服、AI家庭医生和AI养老管家 [1] - AI超级客服首次亮相，连接公司全量金融、医疗、养老与生活服务，定位为“跨平台的智能体”可实现问答、办事、应急三位一体 [3][5][6] - AI超级客服已集成超过500个线上线下服务，通过MCP协议由智能体调度，目前处于内测阶段，完成后将面向2.5亿客户开放 [7][8] AI超级客服功能特点 - AI超级客服强调“超级有用”而非技术炫酷，能快速响应并真正解决客户实际问题 [5] - 具体功能包括金融产品与健康问询有问必答、理赔交易购药等事务几句话办妥、道路救援与急救等应急需求快速联动 [6] - 技术理念为“把复杂留给自己，把简单留给客户”，通过AI实现一站式服务，例如车辆故障时AI自动识别问题类型并调度救援资源 [6] AI技术发展趋势与应用 - AI模型智能持续跃迁，Scaling Law在预训练、后训练、推理三阶段持续见效，金融与医疗领域AI已接近专业级水平 [10] - AI边界从数字空间扩展至物理空间，通过世界模型、时空感知、具身智能深入改造医疗养老等线下复杂场景 [10] - AI角色从工具转变为工作伙伴，公司内部相当比例代码由AI生成，特定场景“1人+AI”可胜任原小型团队工作量 [12] AI在医疗健康领域的具体成效 - AI家庭医生可辅助完成50%以上工作，包括病史整理、预诊、分诊等，实现流程自动化与体系规范化 [12] - AI介入使随访从人工最多覆盖20%提升至全量个性化随访，医生随访召回率从40%提升至44% [12] - 慢病管理采用AI+人模式后，80%-90%用户推荐该模式，客户群活跃度大幅提升 [13] - AI眼底筛查模型已部署500多家基层医院，年筛查20余万人，敏感度达98%，阳性检出率超30% [14] AI服务模式与生态价值 - AI+人服务模式让顶级专家能力通过数字网络下沉，配合7×24小时在线AI家庭医生构建覆盖城乡的虚拟医疗网络 [14] - 公司认为AI时代是巨大红利，有信心成为驾驭AI的企业之一，当前处于AI专业服务和严肃医疗的起步阶段 [14] - AI服务进化是从技术到场景、从业务到责任的全面布局，强调“有用的AI胜过炫酷的AI” [15]

行业投资评级 - 行业评级为“优于大市” [1][4] 核心观点 - AI对互联网巨头在广告业务场景、云计算场景和企业效率方面的作用依然明显，各公司保持积极的投资力度，但市场开始关注巨额资本开支背后的投资回报率表现 [2] - 国内大厂的资本开支压力远小于海外，且AI对其相关业务的带动同样明显，利润端预计部分公司经营效率提升明显 [2] - 建议继续聚焦AI主线，推荐腾讯控股、阿里巴巴、快手、百度集团、美图公司，以及与宏观经济关联度较低的腾讯音乐和网易云音乐 [2] 人工智能动态：产品应用 - 谷歌Gemini AI推出深度研究功能，可从Gmail、Google Drive和Google Chat提取信息生成智能研究报告 [24] - 谷歌Gemini平台即将发布Nano Banana2图像生成技术升级版，内部代号为“GEMPIX2” [24] - OpenAI Sora正式登陆Android平台，首日下载量达47万次，并引入“付费角色”新功能 [25] - 微软推出首款自家AI图像生成器MAI-Image-1，已在Bing图像创作工具和Copilot平台上线 [25] - 月之暗面发布思考模型Kimi K2 Thinking，在智能代理和推理能力上实现显著提升 [26] - 科大讯飞推出全国产算力星火X1.5深度推理大模型，在多语言支持和性能上达到国际先进水平 [26] - 网易云音乐推出大模型音效“AI调音大师”，利用AI技术动态解析歌曲特征实现智能适配音效 [26][27] 人工智能动态：底层技术 - 美团发布LongCat-Flash-Omni模型，是业界首个实现全模态覆盖、端到端架构、大参数量高效推理于一体的开源大语言模型 [28] - 科大讯飞发布AI软硬一体方案，通过算法与硬件深度融合，在复杂环境下实现精准识别与理解，并推出“百变声音复刻”技术 [28] 人工智能动态：行业政策 - 工业和信息化部办公厅发布通知，面向人工智能产业发展底座、“人工智能+制造”等重点方向，开展2025年人工智能产业及赋能新型工业化创新任务揭榜挂帅工作 [29] AI相关网站流量数据 - ChatGPT周平均访问量为1,372.00百万，10月独立访客为483.70百万，访客量环比增长5.43% [10] - Bing周平均访问量为790.80百万，10月独立访客为189.40百万，访客量环比下降2.42% [10] - Gemini周平均访问量为272.90百万，10月独立访客为206.40百万，访客量环比下降0.58% [10] - Perplexity 10月独立访客为49.44百万，访客量环比大幅增长62.90% [10] - Claude 10月独立访客为20.13百万，访客量环比增长16.63% [10] - 豆包10月独立访客为12.01百万，访客量环比增长9.78% [10] - 通义千问周平均访问量环比增长94.36% [10] - Kimi周平均访问量环比增长20.09% [10] - 讯飞星火10月独立访客环比增长27.72%，周平均访问量环比增长31.03% [10] 重点公司盈利预测及投资评级 - 所有重点公司投资评级均为“优于大市”，包括腾讯控股、网易-S、美团-W、美图公司、快手-W、阿里巴巴-SW、百度集团-SW、腾讯音乐、网易云音乐 [3] - 腾讯控股昨收盘价634.0港元，总市值5,797,784百万港元，2025年预测每股收益27.2，预测市盈率22倍 [3] - 网易-S昨收盘价219.0港元，总市值693,783百万港元，2025年预测每股收益12.1，预测市盈率17倍 [3] - 美团-W昨收盘价102.0港元，总市值623,375百万港元，2025年预测每股收益6.6，预测市盈率14倍 [3] - 美图公司昨收盘价8.4港元，总市值38,493百万港元，2025年预测每股收益0.1，预测市盈率60倍 [3] - 快手-W昨收盘价68.3港元，总市值295,063百万港元，2025年预测每股收益4.7，预测市盈率14倍 [3] - 阿里巴巴-SW昨收盘价160.1港元，总市值3,056,091百万港元，2025年预测每股收益7.7，预测市盈率19倍 [3] - 百度集团-SW昨收盘价124.4港元，总市值342,121百万港元，2025年预测每股收益7.9，预测市盈率15倍 [3] - 腾讯音乐昨收盘价21.3美元，总市值34,466百万美元，2025年预测每股收益6.0，预测市盈率26倍 [3] - 网易云音乐昨收盘价214.6港元，总市值46,754百万港元，2025年预测每股收益8.4，预测市盈率24倍 [3]

投资评级 - 首次覆盖，给予“买入”评级 [1] - 目标价为289美元，较当前价格254美元有约13.8%的上涨空间 [8] 核心观点 - 亚马逊全球电商龙头地位稳固，FBA履约及Prime会员体系构筑较强竞争壁垒，零售业务利润持续释放 [8] - AWS有望持续受益于AI快速发展带来的算力需求增长，且公司已构建完整的生成式AI版图 [8] 近期业绩表现 - 2025年第三季度营收达1802亿美元，同比增长13%，超出彭博一致预期1.3% [3] - 2025年第三季度净利润为212亿美元，同比增长38%，超出彭博一致预期26% [3] - 公司预计2025年第四季度营收在2060亿至2130亿美元之间，同比增长10%至13% [3] 零售业务分析 - 在线商店收入674亿美元，同比增长10%，超出预期0.7% [5] - 实体商店收入56亿美元，同比增长7%，超出预期0.3% [5] - 订阅服务收入126亿美元，同比增长11%，超出预期0.6% [5] - 广告服务收入177亿美元，同比增长24%，超出预期2.1% [5] - 第三方卖家收入425亿美元，同比增长12%，超出预期1.0% [5] - 北美业务收入1063亿美元，同比增长11%，经营利润率4.5% [5] - 国际业务收入409亿美元，同比增长14%，经营利润率2.9% [5] 云业务分析 - AWS收入330亿美元，同比增长20%，创2022年以来最大增幅，超出预期1.9% [5] - AWS经营利润114亿美元，同比增长9%，超出预期3.3% [5] - 增长主要得益于人工智能和核心服务领域的强劲增长，以及为满足客户需求增加的产能 [5] 人工智能与资本开支 - 2025年第三季度资本支出为342亿美元，同比增长61%，主要投资于数据中心和芯片 [5] - 公司预计2025年全年资本支出约为1250亿美元，高于市场预期的1188亿美元 [5] - 人工智能购物助手Rufus已有2.5亿活跃客户，月度用户同比增长140%，有望未来带来每年100亿美元的增量销售额 [5][6] - 推出编码智能体Kiro，超十万名开发者使用，已处理数万亿个tokens [6] 盈利预测 - 预计2025至2027年营收分别为7110亿美元、8000亿美元、9000亿美元 [7][8] - 预计2025至2027年归母净利润分别为765亿美元、879亿美元、1089亿美元 [7][8] - 对应2025至2027年市盈率分别为35.5倍、30.9倍、24.9倍 [7][8] - 预计2025至2027年营收增长率分别为11.5%、12.5%、12.5% [7] - 预计2025至2027年净利润增长率分别为29.1%、14.9%、23.9% [7]

财务数据和关键指标变化 - 第三季度出行次数增长22%，为2023年以来最快增速 [5] - 总预订额增长21%，平均定价保持相对平稳 [5] - 调整后税息折旧及摊销前利润和自由现金流创下纪录 [5] - 调整后税息折旧及摊销前利润同比增长33%，利润率达到总预订额的4.5%，同比提升约40个基点 [39] - 过去12个月产生近90亿美元现金流 [40] - 第四季度展望为总预订额增长维持高十位数百分比，税息折旧及摊销前利润增长维持低至中三十位数百分比 [5] 各条业务线数据和关键指标变化 - 出行业务出行次数增长21%，显著超出预期 [5] - 配送业务加速增长，为四年来最快增速，加速了四个百分点 [21] - 杂货和零售业务总预订额运行率约达120亿美元，增长速度显著快于餐厅配送 [7][22] - 杂货和零售业务现已实现可变贡献为正 [22] - 出行业务受众达近1.5亿用户，创历史新高 [76] - Uber核心业务约占出行次数的三分之二 [77] 各个市场数据和关键指标变化 - 美国市场在第三季度表现强劲，环比第二季度加速增长 [24] - 在凤凰城、奥斯汀和亚特兰大等部署自动驾驶汽车的市场，增长率是美国其他市场的两倍以上 [24] - 欧洲市场地位领先，在英国成为第一，在法国长期保持第一，在西班牙和德国市场份额稳固增长 [31] - 稀疏地区市场的增长速度是密集市场的约1.5倍，渗透机会巨大，目前仅开发了约20%的潜力 [28][29] - 国际市场增长强劲，拉美和亚太地区表现良好，欧洲夏季旅行推动了出行次数增长 [78] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司确定了六个战略重点领域：从单次出行体验转向终身体验、构建人机混合未来、投资本地商业、拓展零工类型、成为商户增长引擎、应用生成式人工智能 [6][7][8] - 跨平台消费者支出是单一产品用户的3倍，留存率高出35% [7][12] - 与英伟达合作推进L4级自动驾驶，利用其Hyperion参考架构，并与Stellantis初步部署5000辆汽车 [13][14] - 自动驾驶汽车业务目前处于亏损状态，预计未来几年内不会盈利，采用杠铃策略平衡投资与利润 [43][44] - 在欧洲市场，面对竞争对手可能更激进的进入，公司将通过扩大商户选择、提升服务可靠性、利用平台力量进行交叉销售和会员制来保持领先地位 [31][32][33] - 与Toast的合作旨在简化餐厅在Uber Eats的上线流程，实现菜单图片无缝上传，并帮助Toast拓展美国以外市场 [68][69][70] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 管理层对第三季度业绩表示满意，认为增长由创新和执行共同驱动 [5] - 公司致力于年度利润扩张，并平衡各产品线投资以实现长期增长 [40][42] - 食品和杂货的总目标市场规模巨大，分别为2万亿美元和10万亿美元，竞争是常态 [32] - 自动驾驶是未来的重要方向，与Waymo在奥斯汀和亚特兰大的合作进展顺利，市场健康增长 [24][25] - 公司对未来增长充满信心，预计2026年将继续保持强劲表现，实现中高十位数百分比的总预订额增长，并转化为可观的盈利和现金流 [78] 其他重要信息 - Uber One会员数达3600万，持续健康增长，在配送业务总预订额中渗透率约三分之二，在出行业务中渗透率不断提升 [51] - Uber One会员在成熟后（超过6个月）变得盈利，早期为吸引会员进行的投资在长期来看是值得的 [52] - 在保险方面，通过立法、技术（如驾驶洞察仪表板和优势模式）和商业谈判取得进展，预计2026年将实现数亿美元的成本节约，并降低乘客车费 [55][56][57][58] - 推出Uber AI Solutions，为平台上的零工提供新的数字任务工作机会，如训练AI模型、标注数据等，这被视为未来潜在盈利业务线 [7][62][63][64] - 公司改变财务报告指标，从调整后税息折旧及摊销前利润转向调整后营业利润和每股收益，以增强与同业公司的可比性，并更全面地反映实际成本 [71][72] 问答环节所有提问和回答 问题: 关于提高跨平台使用率（Uber One）的路径、与英伟达合作的细节以及自动驾驶车队所有权和时间表 [10] - 回答指出在同时运营出行和配送的市场中，只有20%的消费者同时使用两项服务，例如30%的出行用户从未使用过Uber Eats，75%从未尝试过杂货零售 [11] 公司正通过设置应用内顶部标签、创建个性化场景化推荐（如通勤路上推荐星巴克）以及会员制来推动跨平台使用 [11][12] 跨平台用户支出是单一业务用户的3倍，渗透提升空间巨大 [12] 与英伟达的合作涉及为L4级自动驾驶创建参考架构，未来新车可能都预装该平台 [13][14] 关于车队所有权，初期公司可能利用资产负债表介入，长期来看资产将被金融化，由私募股权或公开车队持有 [15] 问题: 关于配送业务扩展对用户增长和频率的影响，以及自动驾驶汽车对供需和定价的早期观察 [20] - 回答指出配送业务加速增长得益于产品改进，杂货零售业务尤其有助于为在线食品配送引入新用户 [21] 杂货零售业务以显著快于食品配送的速度增长，并已实现可变贡献为正 [22] 关于自动驾驶，在奥斯汀和亚特兰大等部署地区，市场增长率是其他美国市场的两倍以上，司机收入也保持健康 [24] 目前判断增长是相关性还是因果性为时过早，但市场整体健康，Waymo的合作运营良好 [25] 问题: 关于美国出行业务中城市与郊区（稀疏地区）战略的进展，以及欧洲食品配送业务的竞争和投资重点 [27] - 回答指出稀疏地区策略源于对配送业务机会的分析，发现出行在稀疏地区有更大潜力 [28] 稀疏地区增长更快，渗透机会高，目前仅开发约20%潜力 [28][29] 公司专注于提高产品可用性、可靠性和适配性（如Wait & Save产品） [29][30] 关于欧洲竞争，公司是市场领导者，通过有机增长建立了稳固地位，而一些竞争对手通过收购进入 [31][32] 公司将通过扩大商户选择、提升服务、利用平台交叉销售和会员制来应对竞争，并对此充满信心 [33][34] 问题: 关于当季利润率转化情况、额外投资以及未来12-18个月为扩展自动驾驶业务所需投资对出行利润率的影响 [38] - 回答指出第三季度调整后税息折旧及摊销前利润增长33%，利润率创新高，第四季度展望类似 [39] 公司正有意放缓利润率扩张步伐，专注于总投资利润的年度扩张，并平衡各产品线投资 [40][42] 自动驾驶业务目前不盈利，遵循新产品推出初期的亏损模式 [43] 公司将采用杠铃策略，用高端产品的利润支持增长型投资（如自动驾驶），并可能利用资产负债表进行投资，预计自动驾驶几年内不会盈利 [44][45] 问题: 关于忠诚度计划（Uber One）的短期投资、保险费率的影响以及新用户（如老年人和青少年）带来的益处 [49] - 回答指出Uber One会员数持续健康增长，福利行业领先，会员保留率随着更多用户从月费转向年费而提高 [51][52] 会员在初期（前6个月）对公司来说是利润负贡献，但随着使用频率、跨平台使用和留存率提升，长期转为盈利 [52] 公司通过与美国运通、OpenTable等合作增强会员价值 [54] 关于保险，2025年在立法、技术（驾驶洞察仪表板、优势模式）和商业谈判方面取得进展，预计2026年将实现数亿美元节约，并降低车费 [55][56][57][58] 问题: 关于"多重零工"计划的新工作领域、其对司机保留和公司整体盈利能力的潜在影响 [61] - 回答指出类似于消费者跨平台使用提升留存，为零工提供多种工作机会（如出行、配送及Uber AI Solutions提供的数字任务）也能增强其与平台的粘性 [62] Uber AI Solutions提供如训练AI模型、标注数据等工作，需要不同技能，报酬各异 [63] 这为现有和新的零工提供了更多收入机会，并有望成为公司未来的盈利业务线 [64] 问题: 关于与Toast合作提供的关键能力及其在推动增长和盈利框架中的作用，以及将非GAAP指标从调整后税息折旧及摊销前利润改为调整后营业利润的原因 [67] - 回答指出与Toast的合作将使Toast平台的餐厅能无缝接入Uber Eats，简化菜单图片上传和营销，帮助餐厅快速上线 [68][69] 合作也有助于Toast在国际市场扩张 [70] 关于指标变更，是为了随着公司规模成熟，提供更具可比性的指标（如调整后每股收益），并更真实地反映折旧、股权激励等成本，使业务线负责人更全面地考虑投资决策 [71][72] 问题: 关于出行业务强劲增长的主要驱动因素（保险压力缓解还是其他网络效应），以及公司在自动驾驶真实世界数据收集方面的规模和质量的贡献 [75] - 回答指出增长主要由出行次数驱动，得益于受众扩大和频率提升 [76] 采用杠铃策略，核心UberX占出行次数约三分之二，低成本产品（如Moto、Wait & Save）和高端产品（如Comfort、Black）共同推动增长和利润平衡 [77] 国际增长和欧洲夏季旅行也贡献了出行次数增长 [78] 关于自动驾驶数据，公司利用其现有出行网络部署车辆收集数据，特别是针对共享出行场景（如体育场、机场） [79] 与英伟达合作后，将扩展传感器套件以获取更高质量数据，并可与车队伙伴和网约车司机合作大规模收集数据 [80] 结合英伟达的硬件平台和仿真能力，有望加速自动驾驶上市 [81]

投资评级与核心结论 - 报告对浪潮信息维持“买入”评级 [5] - 预计公司2025年至2027年归母净利润分别为26.38亿元、37.31亿元、47.77亿元 [2] 2025年前三季度及第三季度业绩表现 - 2025年前三季度实现营业收入1206.69亿元，同比增长45% [1][5] - 2025年前三季度实现归母净利润14.82亿元，同比增长15% [1][5] - 2025年第三季度单季度实现营业收入404.77亿元，同比微降1%，但环比增长21% [1][5] - 2025年第三季度单季度实现归母净利润6.83亿元，同比微降2%，但环比大幅增长103% [1][5] - 2025年前三季度毛利率为4.91%，同比减少1.79个百分点 [1] - 2025年前三季度净利率为1.23%，同比减少0.30个百分点 [1] - 2025年第三季度单季度毛利率为5.62%，环比减少0.47个百分点 [1] - 2025年第三季度单季度净利率为1.69%，环比增加0.68个百分点 [1] - 2025年上半年销售费用为9.38亿元，同比下降9%，显示费用管控良好 [1] 财务状况与运营指标 - 截至2025年三季度末，公司合同负债为315.45亿元，较二季度末增加36.93亿元，显示下游需求确定性高 [1] - 截至2025年三季度末，存货为576.54亿元，较二季度末减少18.68亿元 [1] - 公司预计2025年营业收入为1581.56亿元，同比增长37.8% [3][10] - 公司预计2026年营业收入为2211.52亿元，同比增长39.8% [3][10] - 公司预计2027年营业收入为2861.93亿元，同比增长29.4% [3][10] - 预计2025年归母净利润增长率为15.1%，2026年提升至41.5%，2027年为28.0% [3][10] - 预计净资产收益率将从2025年的12.4%提升至2027年的16.6% [10] - 预计毛利率将从2025年的5.8%微降至2027年的4.7% [10] - 预计资产负债率将从2025年的73.7%上升至2027年的78.9% [10] 技术优势与产品创新 - 公司在2025年开放计算技术大会上发布了超节点AI服务器“元脑SD200”，单机可运行超万亿参数大模型 [2] - 公司面向高功率、高密度算力场景推出了MW级泵驱两相液冷AI整机柜方案，单芯片解热突破3000W，解热能力高达每平方厘米250W以上 [2] - 公司在AI服务器领域有较强的技术储备，并与下游客户长期保持良好商务关系 [2] 行业前景与增长驱动力 - 生成式AI应用不断实现技术落地和商业化，下游客户持续扩大资本开支，为公司带来弹性较强、确定性较高的增长机遇 [2] - 服务器行业，特别是AI服务器领域，是公司增长的核心驱动力 [2] 估值指标 - 基于预测，公司2025年每股收益为1.79元，对应市盈率为35.6倍 [3][10] - 预计2026年每股收益为2.53元，对应市盈率下降至25.2倍 [3][10] - 预计2027年每股收益为3.25元，对应市盈率进一步下降至19.7倍 [3][10] - 市净率预计从2025年的4.1倍逐步降至2027年的3.0倍 [3][10] - 市销率预计从2025年的0.6倍降至2027年的0.3倍 [10]

公司概况与核心战略 * 视觉中国坚持“AI 智能+内容数据+应用场景”核心战略[2] * 公司巩固了多年的市场领先地位和核心竞争优势[3] 2025年前三季度经营业绩 * 公司营业收入整体保持稳定，与去年持平[3] * 扣非后的归母净利润同比下滑9.03%[3] * 利润波动主要受宏观环境影响及广告营销行业客户群整体调整[3] * 业绩波动较半年报有所收窄[2][3] AI战略与核心业务进展 **高质量数据集建设** * 公司构建了超过7亿条合规内容数据的高质量数据集[2] * 数据集覆盖图片、音视频、3D等多模态数据[2][5] * 通过AI预标注、人工精调及专家标注等方式，对数亿视觉数据进行深度语义标注[5] * 提供数据采集、标注、审核、认证及授权全链路解决方案[2][5] **AI技术赋能版权交易平台** * 在平台落地AI搜索推荐、辅助创作及内容审核等功能[2][6] * 图片作品审核效率提升近15倍[2][7] * 视频作品审核效率提升了5倍[7] * 通过AI技术进行侵权监测和版权溯源，拦截约10万张违规素材，并与1600余名违规供稿人解约[6][7] **生成式AI与创意定制业务** * 该业务同比增长25%，成为新的核心收入和利润增长点[2][8] * 业务具备流程短、交付快、质量高且成本低的特点[2][8] * 与华为、荣耀、vivo、奔驰等知名品牌建立长期合作[8] 战略投资与合作 * 战略投资生数科技，在生态共建及客户拓展等方面展开合作[2][9] * 与灵川科技签署投资框架协议，共同推进AI视觉芯片、多模态大模型训练推理以及智算领域合作[2][9] * 灵川科技核心自研芯片SL200能同时处理36路高清视频任务，支持超低故障率，已部署数万颗[11] * 灵川科技下一代主要围绕大模型适配的新芯片计划于2026年量产，将应用于自动驾驶、低空经济等边缘计算场景[4][11] * 大象视觉获得深圳龙岗区引导基金1亿元增资，推进AI战略目标[2][9] 行业合作与商业模式探索 * 公司是Getty Images在中国地区唯一独家代理商，合作历史悠久[13] * 积极探索与国内外头部AI入口平台的合作机会，借鉴Getty Images与Perceptual的合作模式[4][13] * 采用B2B2C模式，通过API接口将内容连接到腾讯、阿里、百度、京东、微软等平台[14] AI时代下的业务模式转型与未来计划 * AI技术使数据资产更加灵活可用，提高了素材利用率[20][21] * 通过与深数等公司合作，将版权合规素材整合到生成式AI平台中[19][21] * 未来计划通过合作与投资，扩大高质量版权内容在中小企业及C端市场中的占有率[22] * 利用生成式AI技术将传统图片库转变为动态、多用途的数据资产[22] * 提供更多具有肖像权许可的人物模型，并将其应用于大模型训练[22]